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龙图腾网获悉贵州工业职业技术学院申请的专利一种基于目标检测的水书文字识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121281071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511856316.5，技术领域涉及：G06V30/22；该发明授权一种基于目标检测的水书文字识别方法及系统是由丁琼设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标检测的水书文字识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于目标检测的水书文字识别方法及系统。该方法包括以下步骤：获取水书图像，并进行图像预处理，得到待处理水书图像；识别待处理水书图像的文字区域；基于文字区域校正文字几何形变，识别水书文字特征；利用水书文字特征对水书图像进行字符分类，并确定字符语义信息；基于字符语义信息重建字符顺序；根据字符顺序识别水书图像的水书短语结构，生成完整水书识别样本；基于完整水书识别样本计算水书置信度，并利用水书置信度修正错误水书字符，存储修正水书字符。本发明基于计算机视觉技术提高水书文字识别的准确率和完整性。

本发明授权一种基于目标检测的水书文字识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于目标检测的水书文字识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取水书图像，并进行图像预处理，得到待处理水书图像；识别待处理水书图像的文字区域； 步骤S2：基于文字区域校正文字几何形变，识别水书文字特征，其中识别水书文字特征包括： 采用预设的神经网络模型识别水书文字特征； 其中神经网络模型包括输入层、多个卷积特征提取层、特征融合层以及分类决策层；输入层用于接收文字区域的水书图像；卷积特征提取层用于从水书图像中提取多尺度的文字特征；特征融合层对不同层级的文字特征进行上采样与加权整合，得到高维综合特征；分类决策层对高维综合特征进行逐字符特征匹配； 利用水书文字特征对水书图像进行字符分类，并确定字符语义信息包括： 利用水书文字特征提取文字结构特征，根据文字结构特征进行样本标注，并划分水书图像的文字结构，以确定独立笔画区域以及组合笔画区域； 在独立笔画区域，记录孤立笔画形态；在组合笔画区域，识别相邻笔画连接关系；根据孤立笔画形态确定笔画属性标签； 根据相邻笔画连接关系匹配预设水书笔画库的笔画类型；利用笔画属性标签和笔画类型逐级拼合完整字符结构，确定字符语义信息； 步骤S3：基于字符语义信息重建字符顺序；根据字符顺序识别水书图像的水书短语结构，生成完整水书识别样本，步骤S3中基于字符语义信息重建字符顺序包括： 基于字符语义信息提取字符位置索引，并进行空间坐标排序，以获得排序结果；在排序结果中将笔画分解，得到字符笔画集； 将字符笔画集与预设的字符语义标签进行对齐，并根据字符语义标签中的标准笔画顺序对字符笔画集进行笔画顺序修正，以重建字符顺序； 步骤S4：基于完整水书识别样本计算水书置信度，并利用水书置信度修正错误水书字符，存储修正水书字符。

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